Cuantificación y Sistematización de los Servicios Ecosistémicos

en los AndesSantiago Madrigal-Martínez

Septiembre 10, 2020

La información que se recoge en esta presentación ha sido extraída del articulo de investigación:

Madrigal-Martínez, S., Miralles i García, J.L. Land-change dynamics and ecosystem service trends across the central high-Andean Puna. Sci Rep 9, 9688 (2019). https://doi.org/10.1038/s41598-019-46205-9

Área de estudio

• Puna húmeda

• 64,025 km2

• 3 departamentos

• 25 provincias

• 11 unidades de cobertura de la tierra

• 7 servicios ecosistémicos

Método: La Matriz de los Servicios Ecosistémicos• Es un técnica de evaluación mediante expertos

• 43 expertos nacionales y/o internacionales fueron entrevistados.

• Adscritos a las siguientes instituciones: UNALM, UNMSM, CIP, CONDESAN, Universidad de Quebec, Universidad de Texas, CIFOR, CCA, TMI, INIGEM, NCI, IPROGA, Universidad de Cuenca, MINAM, SENAMHI, PUCP, Universidad de Toronto, INIA y UPCH

• Las entrevistas se realizaron en persona y on-line. Se tomo un promedio de 45 minutos para cada una. Se realizaron en 7 semanas.

Matriz de los servicios ecosistémicos para la Puna húmeda

Distribución espacial de los agrupamientos entre los servicios ecosistémicos en la Puna húmeda

Distribución espacial de las dinámicas de cambio en la Puna húmeda

Distribución especial de las asociaciones entre los servicios ecosistémicos y las dinámicas de cambio

Conclusiones

• Las dinámicas de cambio significativas que afectan los servicios ecosistémicos son: la intensificación agrícola, los procesos naturales, la deforestación y la des-intensificación agrícola.

• La transformación de amplias zonas en el territorio no necesariamente equivale a grandes variaciones en la provisión de los servicios ecosistémicos.

• A nivel provincial, las alteraciones de áreas menores corresponden a pequeños impactos en la provisión de los servicios ecosistémicos.

• El método de la evaluación de los servicios ecosistémicos con la Matriz de expertos puede ser una herramienta útil en lugares donde la información de campo es escasa.